数理统计2研究报告.ppt

协方差的计算 协方差的基本公式 总体协方差 样本协方差 粘帖函数（COVAR函数）：总体协方差 协方差分析工具法：样本协方差分析 协方差的计算实例 用多元回归的例题 协方差计算结果 ? 瘦肉量 (kg) 眼肌面积 (cm2) 腿肉量 (kg) 腰肉量 (kg) 椎骨数 (个） 瘦肉量(kg) 1 ? ? ? ? 眼肌面积(cm2) 2 15.1988131 ? ? ? 腿肉量(kg) 0 0 0 ? ? 腰肉量(kg) 0 0 0 0 ? 椎骨数(个） 0 1 0 0 0 偏相关系数的计算 任意级偏相关系数的基本公式如下： 上式计算所得的偏相关系数是（n-2）级的，即n个变量中有（n-2）个保持不变，其中Cij是简单相关系数矩阵的逆矩阵中第i行第j列的元素，Cii和Cjj逆矩阵主对角线上第i和第j个元素。偏相关系数下标中圆点前的下标表示相关的2个变量，圆点后的下标表示保持不变的变量。 偏相关系数的计算实例 多元回归分析的例题 用粘帖函数MINVERSE计算出相关系数矩阵的逆矩阵 简单相关系数矩阵的逆矩阵 ? 瘦肉量 (kg) 眼肌面积 (cm2) 腿肉量 (kg) 腰肉量 (kg) 椎骨数 (个） 瘦肉量(kg) 7.0275 -0.4698 -4.6751 -2.2740 -0.6248 眼肌面积(cm2) -0.4698 1.6711 -0.2760 -0.0407 -0.6453 腿肉量(kg) -4.6751 -0.2760 4.7219 0.8430 0.5479 腰肉量(kg) -2.2740 -0.0407 0.8430 2.1485 0.3325 椎骨数(个） -0.6248 -0.6453 0.5479 0.3325 1.3529 协方差矩阵的逆矩阵 ? 瘦肉量 (kg) 眼肌面积 (cm2) 腿肉量 (kg) 腰肉量 (kg) 椎骨数 (个） 瘦肉量(kg) 5.1953 -0.1036 -9.3853 -8.3863 -0.5514 眼肌面积(cm2) -0.1036 0.1100 -0.1653 -0.0448 -0.1699 腿肉量(kg) -9.3853 -0.1653 25.7408 8.4421 1.3132 腰肉量(kg) -8.3863 -0.0448 8.4421 39.5265 1.4638 椎骨数(个） -0.5514 -0.1699 1.3132 1.4638 1.4256 单因素一元协方差分析 各组平方和的计算公式为： 乘积和计算的基本公式如下： ， ， ， 或 协方差分析简表 ? 校正增重的方差分析 变因 df SSx SSy SPxy byx df′ SS′ MS′ F 总变异 31 69138 18894 28156 ? 30 7427.65 ? ? 组间 3 6755 2318 3880 ? ? ? ? ? 组内 28 62383 16576 24275 0.389 27 7129.13 264.04 ? 校正处理间 3 298.52 99.51 0.377 回归系数的计算公式 校正自由度的计算公式 总校正自由度 组内校正自由度 组间校正自由度 或 校正平方和的计算公式为 总校正平方和 组内校正平方和 组间校正平方和 校正均方的计算公式 组间校正均方 组内校正均方 F检验公式为 协方差分析简表的构建 单元格 输入形式 G3 =B3-1 G5 =B5-1 G6 =G3-G5 H3 =D3-（E3?E3）?C3 H5 =D5-（E5?E5）?C5 H6 =H3-H5 I5 =H5?G5 I6 =H6?G6 J6 =I6?I5 F5=E5?C5 写入公式后的协方差分析简表 协方差分析实例 在研究3种不同饲料对猪的增重效果时，用24头始重不一样的幼猪分为3组，每组8头进行试验，各组的增重结果见下